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深巖哥

MR雖然發(fā)布不及預(yù)期，但是AI和MR融合是大概率事件，從高通最近的表述上也是如此，他們認(rèn)為隨著AI催化下算力需求的加速走向多樣化，單一的云端算力無(wú)法滿(mǎn)足所有需求，算力正在走向泛化，走向“云邊端”梯度分布的格局。

邏輯上是非常通順了，日常我們使用的各種穿戴類(lèi)裝備或者各種其他電子類(lèi)終端如音響、電腦、空調(diào)、電視等，基本上都有邊緣測(cè)芯片的參與。而算力在現(xiàn)階段是沒(méi)辦法完全滿(mǎn)足，大模型對(duì)算力需求難免會(huì)轉(zhuǎn)移到終端，在邊緣側(cè)算力閑置時(shí)候來(lái)跑模型。但其實(shí)并不會(huì)對(duì)自己的數(shù)據(jù)隱私有影響，是因?yàn)檫吘壦懔Φ膬?yōu)勢(shì)決定的。

邊緣算力的三大優(yōu)勢(shì)

邊緣算力通常指部署在設(shè)備本地的算力或者離用戶(hù)距離較近的數(shù)據(jù)中心中的算力。邊緣算力相較于云端算力，擁有低成本、低時(shí)延、高隱私三大特性。1、低成本：當(dāng)前主流的邊緣算力平臺(tái)主要采用高通主導(dǎo)下的ARM架構(gòu)，相比于英偉達(dá)的復(fù)雜架構(gòu)，ARM架構(gòu)在小算力時(shí)擁有極低的單位成本，是降低開(kāi)發(fā)與用戶(hù)成本的必然選擇。2、低時(shí)延：邊緣算力一般搭載在本地，無(wú)需將數(shù)據(jù)發(fā)送至云端并等待回傳的時(shí)間，可以滿(mǎn)足如自動(dòng)駕駛，快速對(duì)話(huà)等對(duì)時(shí)延要求高的場(chǎng)景。3、高隱私：邊緣算力依靠設(shè)備本身搭載的算力或在用戶(hù)自有服務(wù)器上的算力進(jìn)行推理，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出用戶(hù)管轄范圍，對(duì)隱私的保護(hù)更好。

這算是擴(kuò)寬了邊緣芯片的使用邊界，之前邊緣芯片的邏輯是可以連在日常生活中的電子設(shè)備上，不只是手機(jī)。

他們會(huì)收集終端的各種日常信息并且傳輸出去，作為數(shù)據(jù)要素供給大模型使用。

從出貨量上看，邊緣計(jì)算芯片出貨量增長(zhǎng)勢(shì)頭非?？焖?，基本上保持在25%的增速，屬于高增速的賽道。

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